量化交易战略的定义：
量化战略是基于数字、数学、统计发现金融市场低效率的战略。 这是通过研究过去的历史数据达成的，主要是金融机构价格的时间序列，目的是检测不容易偶然发生的模式和关系。 使用回溯测试来衡量盈利能力。
量化战略科学的使用方法：
交易策略的规则是100%量化的，所以会更科学。 规则严格，不接受人为的任意判断。 当交易策略通过所有测试并准备好实时交易时，交易信号将自动传递给执行交易的交易软件或平台。 也称为交易机器人。 当然，也可以手动输入买卖订单。
量化策略的其他标签是算法策略或“量化”策略。 基本上，所有标记在其方法中都使用相同的元素。 “量化”只是依赖量化战略和自动交易的交易者。 这些战略是基于严格的机械规则制定的，这些规则在过去的数据中成功，交易者相信这些规则在将来也有成功的机会。
量化策略并不新鲜，它是随着计算机计算能力的提高而兴起的。 那时，计算机的出现使价值投资创始人疏忽的斑马(Benjamin Graham )的旧方法失效了。 因为计算机的计算能力可以在几秒钟内发现那些错误的定价。 某种程度上沉默的鸡翅也严格使用量化模型来寻找被低估的证券。
量化交易策略时，交易者根据自己的想法制定几个要素。 这些想法包括但不限于：要交易哪个市场、交易的时间范围、交易频率、交易目标、何时退出、每笔交易几只股票等。 然后，花大量的时间开发测试交易战略的技能。
量化策略重新测量：
重新测试包括测试历史数据的假设，但测试最重要的方面是样本外测试。 抽样外是指用回测中未包括的数据测试策略。 为此，我们将数据集分成两部分，一部分用于创建策略，另一部分用于在示例外测试策略。 更好的方法是每天用几个月的实时数据测试策略。
没有交易战略将永远持续下去：
没有战略是永远持续的。 受欢迎的东西最终会被“对冲”。 在纸面上和回测上有时看起来是好的战略，在现实世界中有可能成为陷阱。
一个是市场相当随机，焦点每年都在变化。
二是市场自然市场周期。 由于市场的潮流发生了变化，过去出色的战略有可能再次发挥效果。 任何算法交易系统都能在牛市中获利，但在熊市中行不通。
结论：
量化战略是100%机械化的交易信号，不需要人为给出判断。 它可以为人们做出判断和计划。 量化策略是根据过去的历史数据得出的机械规则，有助于人们消除行为错误，让交易者交易多种策略以减少关联性，让交易者从概率的角度思考。 所有这些都是交易成功的重要基础。